KPI de mantenimiento predictivo ayudan a los gestores de activos a prevenir averías, reducir costes y mejorar la fiabilidad de los equipos. Estas métricas combinan datos históricos con perspectivas de futuro, lo que permite tomar decisiones más inteligentes sobre cuándo y cómo mantener los activos. Con herramientas como Oxand Simeo™, Las organizaciones pueden optimizar los programas de mantenimiento, ampliar la vida útil de los activos y cumplir normas como las siguientes ISO 55001. A continuación se enumeran los 10 indicadores clave de rendimiento (KPI) que debe controlar:
- Tiempo medio entre fallos (MTBF): Mide la fiabilidad mediante el tiempo medio de funcionamiento de los equipos antes de que fallen.
- Tiempo medio de reparación (MTTR): Realiza un seguimiento de la rapidez con la que se reparan los activos, reduciendo el tiempo de inactividad.
- Eficacia global de los equipos (OEE): Evalúa la eficiencia a través de la disponibilidad, el rendimiento y la calidad.
- Porcentaje de mantenimiento planificado (PMP): Muestra la relación entre el mantenimiento programado y el de emergencia.
- Cumplimiento del mantenimiento preventivo: Registra la frecuencia con la que el mantenimiento programado se completa a tiempo.
- Cumplimiento del programa de mantenimiento: Mide el cumplimiento de los plazos de mantenimiento previstos.
- Tiempo previsto hasta el fallo (PTTF): Prevé cuándo puede fallar un activo en función de las condiciones actuales.
- Atraso en las órdenes de trabajo: Supervisa las tareas de mantenimiento pendientes y la asignación de recursos.
- Coste de mantenimiento como porcentaje del valor de reposición de los activos (RAV): Compara los costes anuales de mantenimiento con el valor de sustitución de los activos.
- Índice de utilización de activos: Evalúa la eficacia con que se utilizan los activos en comparación con su potencial.
Por qué son importantes estos KPI: La supervisión de estas métricas ayuda a reducir el tiempo de inactividad no planificado, recortar los costes de mantenimiento hasta en 20% y mejorar la fiabilidad de los activos en más de 10%. La combinación de estos KPI con herramientas predictivas permite tomar decisiones más inteligentes y basadas en datos que equilibran costes, riesgos y sostenibilidad a largo plazo.
10 Esencial Mantenimiento predictivo Indicadores clave de rendimiento para gestores de activos
1. Tiempo medio entre fallos (MTBF)
Por qué este KPI es importante para el mantenimiento predictivo
El tiempo medio entre fallos (MTBF) mide cuánto tiempo suele funcionar un equipo antes de sufrir un fallo. Se trata de una medida fundamental para calibrar la fiabilidad y planificar con antelación. A modo de contexto, las normas del sector suelen situar el MTBF entre 500 y 2.000 horas, aunque esta cifra puede variar en función del tipo de equipo utilizado. [9].
Al analizar el MTBF, el mantenimiento pasa de ser reactivo a proactivo. En lugar de esperar a que algo se rompa, puede utilizar los datos de fallos anteriores para anticiparse a problemas futuros. [7][8]. Esto significa que el mantenimiento se convierte en una operación planificada y estratégica en lugar de un juego de adivinanzas.
Cómo afecta a los costes del ciclo de vida de los activos
Vigilar el MTBF puede tener un impacto directo en sus costes. Por ejemplo, imagine un sistema de climatización con un MTBF de unos 181 días (aproximadamente 4.362 horas). Programar el mantenimiento preventivo al menos dos veces al año garantiza que los pequeños problemas se detecten a tiempo, lo que ayuda a evitar costosas reparaciones de emergencia. [7].
El MTBF también proporciona información sobre la eficacia con la que su equipo aborda los problemas. ¿Resuelven las causas de los fallos o se limitan a parchear los síntomas? Estos datos pueden ayudar a tomar decisiones más inteligentes sobre la conveniencia de reparar o sustituir los equipos. En el caso de los activos que se acercan al final de su ciclo de vida, las tendencias del MTBF pueden indicar que ha llegado el momento de plantearse una sustitución en lugar de continuar con las costosas reparaciones. [10].
Cómo funciona con herramientas predictivas como Oxand Simeo™.
Plataformas como Oxand Simeo™ llevan el MTBF al siguiente nivel. Simeo™ combina los datos MTBF con una amplia base de datos de más de 30.000 leyes de mantenimiento para predecir el rendimiento de los componentes a lo largo del tiempo. En lugar de limitarse a analizar el rendimiento pasado, utiliza el MTBF como herramienta prospectiva para orientar las decisiones de inversión y mantenimiento.
Mediante modelos probabilísticos, Simeo™ procesa los datos de los activos existentes para determinar los mejores momentos para el mantenimiento y la asignación de presupuestos. Incluso con datos incompletos, la plataforma puede predecir con exactitud cómo envejecerán y se degradarán los activos. Este enfoque convierte el MTBF en una herramienta proactiva que permite una planificación más inteligente y basada en riesgos para el futuro.
Cómo ayuda a tomar decisiones de planificación basadas en el riesgo
El MTBF sirve de base sólida para tomar decisiones de planificación basadas en riesgos y conformes con la norma ISO 55001. Al supervisar las tendencias del MTBF, puede detectar un descenso del rendimiento e investigar si el problema de fondo radica en unas prácticas de mantenimiento deficientes, en unas condiciones de funcionamiento difíciles o en defectos del propio diseño. [10].
"Aunque la intuición puede proporcionar una corazonada o chispa que te inicie en un camino concreto, es a través de los datos como se verifica, comprende y cuantifica". - Escuela de Negocios de Harvard [8]
Además, el MTBF ayuda a asignar los recursos de forma más eficaz. Los equipos con valores MTBF más bajos suelen requerir un mantenimiento más frecuente y costes más elevados, mientras que los activos con valores MTBF más elevados son más fiables, lo que permite intervalos de mantenimiento más largos y una mayor rentabilidad. Esta estrategia basada en datos garantiza que cada dólar invertido en mantenimiento se gaste bien, reduciendo los costes generales de propiedad y manteniendo altos los niveles de rendimiento.
2. Tiempo medio de reparación (MTTR)
Por qué este KPI es importante para el mantenimiento predictivo
El tiempo medio de reparación (MTTR) mide el tiempo medio que se tarda en reparar un activo averiado. [8][10]. En términos más sencillos, refleja la rapidez con la que su equipo puede recuperarse de las averías de los equipos. Un MTTR más bajo significa reparaciones más rápidas, reduciendo el tiempo de inactividad y minimizando las pérdidas de producción. [8][14].
En el contexto del mantenimiento predictivo, el MTTR es algo más que una métrica histórica: se convierte en una herramienta de planificación. Conocer los tiempos de reparación típicos permite programar mejor las tareas de mantenimiento y alinearlas con las demandas de producción [7]. De este modo, el MTTR deja de ser una medida reactiva y se convierte en una guía proactiva para mejorar la eficacia del mantenimiento. [3]. Las referencias del sector sugieren que el MTTR suele oscilar entre 1 y 5 horas, aunque depende de la complejidad del equipo. [9]. Junto con el MTBF (tiempo medio entre fallos), el MTTR proporciona una visión completa tanto de la frecuencia con la que se producen los fallos como de la eficacia con la que se abordan.
Cómo afecta a los costes del ciclo de vida de los activos
Los periodos de inactividad imprevistos pueden resultar caros -alrededor de $25.000 por hora-, por lo que reducir el MTTR repercute directamente en su cuenta de resultados al reducir las pérdidas y mejorar la eficiencia operativa. [13]. El mantenimiento reactivo, que a menudo carece de planificación, provoca 3,3 veces más tiempo de inactividad y 16 veces más defectos que los enfoques proactivos. [9].
Supervisar el MTTR también puede descubrir ineficiencias. Por ejemplo, los tiempos de reparación prolongados pueden indicar problemas como retrasos en la obtención de piezas de repuesto, formación insuficiente de los técnicos o procesos de reparación demasiado complicados. [9][14]. Un buen ejemplo de ello es Ahlstrom, Una empresa que redujo las horas de reparación mensuales en 90% tras implantar una plataforma de GMAO móvil. [9].
"Desde su adopción, nuestro tiempo medio de reparación ha disminuido de 580 a 60 horas al mes". - Director de ingeniería, Ahlstrom [9]
Cómo funciona con herramientas predictivas como Oxand Simeo™.
Las plataformas predictivas modernas simplifican el seguimiento del MTTR automatizando el proceso. Por ejemplo, pueden iniciar el temporizador de reparación en cuanto se registra el problema, garantizando datos precisos. [16][8].
Oxand Simeo™ va un paso más allá. Combina los datos de MTTR con su amplia base de datos de más de 30.000 leyes de mantenimiento para identificar patrones en todos sus activos. Esta plataforma ayuda a determinar si un MTTR elevado se debe a la complejidad de los activos, a la falta de conocimientos de los técnicos o a retrasos en la disponibilidad de piezas. [11]. Al diagnosticar las causas de raíz, usted puede abordar los problemas centrales en lugar de limitarse a tratar los síntomas. Si el MTTR sigue aumentando a pesar de las medidas preventivas, Simeo™ puede incluso ayudar a calcular si la sustitución del activo sería más rentable que las reparaciones en curso. [16][11].
Cómo ayuda a tomar decisiones de planificación basadas en el riesgo
Los datos MTTR desempeñan un papel clave en la planificación basada en riesgos conforme a la norma ISO 55001, ya que ponen de relieve los activos con tiempos de reparación prolongados. [15][13]. Cuando se combina con otras métricas, el MTTR proporciona información práctica que le ayuda a asignar recursos estratégicamente. Esto podría significar invertir en la formación de técnicos, perfeccionar la documentación de las reparaciones o priorizar la sustitución de determinados activos.
"El MTTR es una métrica poderosa a la hora de planificar y programar el mantenimiento preventivo porque te da una estimación del tiempo de inactividad necesario para las reparaciones." - Sarah Laubach, especialista en contenidos, FMX [16]
El seguimiento de MTTR junto con métricas como MTBF y OEE (Overall Equipment Effectiveness) ofrece una imagen más completa de su rendimiento de mantenimiento. Juntos, estos KPI revelan la rapidez con la que las reparaciones evitan problemas recurrentes, ayudándole a tomar decisiones más inteligentes sobre dónde asignar su presupuesto de mantenimiento. [3][17].
3. Eficacia global de los equipos (OEE)
Por qué este KPI es importante para el mantenimiento predictivo
La OEE combina tres factores críticos Disponibilidad, Rendimiento, en Calidad - medir la eficacia de los equipos [6][15]. La disponibilidad examina el tiempo de actividad de sus equipos en comparación con el tiempo de producción previsto. El rendimiento mide si las máquinas funcionan a su velocidad óptima, y la calidad registra cuántas unidades sin defectos se producen. Juntas, estas métricas proporcionan una instantánea en tiempo real del rendimiento operativo.
Cuando se trata de mantenimiento predictivo, la OEE es una poderosa sistema de alerta rápida. Una caída de la OEE puede indicar que algo está empezando a ir mal -ya sea una disminución del tiempo de actividad, operaciones más lentas o un aumento de los defectos- mucho antes de que se produzca un fallo importante. Aunque lo ideal es alcanzar una puntuación de OEE de clase mundial de 85% o superior, muchos fabricantes se mueven entre 55% y 60%. [13][15]. Esta diferencia pone de manifiesto dónde deben centrarse los esfuerzos de mantenimiento para cerrar la brecha de rendimiento. Al igual que el MTBF y el MTTR, la OEE ofrece información práctica que ayuda a evitar costosos tiempos de inactividad.
Cómo afecta a los costes del ciclo de vida de los activos
Una OEE baja puede afectar gravemente a su cuenta de resultados. Las averías imprevistas de los equipos cuestan una media de $25.000 por hora. [13]. Las reparaciones de emergencia también son caras, entre 3 y 10 veces más caras que el mantenimiento planificado, mientras que las pérdidas reactivas pueden ser entre 5 y 20 veces superiores. [20].
"La OEE es el patrón oro que utilizan los responsables de mantenimiento para evaluar el rendimiento de los equipos en función de tres factores: su disponibilidad, su rendimiento y su calidad." - Soluciones Vectoriales [20]
El seguimiento de la OEE ayuda a tomar decisiones más inteligentes sobre la conveniencia de reparar o sustituir los equipos. Por ejemplo, si los costes anuales de mantenimiento superan el 10% del valor de sustitución de un activo, podría ser más rentable sustituirlo [13]. Un buen ejemplo es Rimex, un fabricante de neumáticos y llantas, que redujo el tiempo de inactividad imprevisto en 30% mediante la supervisión del rendimiento de los activos a través de su plataforma de GMAO. [10]. Las empresas que alinean el mantenimiento preventivo con los datos de OEE han llegado a registrar retornos de la inversión de hasta 545% [20].
Cómo funciona con herramientas predictivas como Oxand Simeo™.
Moderno plataformas de mantenimiento predictivo llevan la OEE al siguiente nivel integrándola con datos de sensores en tiempo real, como temperatura, vibración y presión. Esta combinación puede reducir el tiempo de inactividad de los equipos en hasta 30%, mejorar la eficiencia en 20% y disminuir las tasas de defectos en 15%. [19].
Oxand Simeo™ es una herramienta destacada en este espacio. Utiliza tendencias de OEE junto con una base de datos masiva de más de 30.000 leyes de mantenimiento y más de 10.000 modelos de envejecimiento propios. En lugar de depender en gran medida de los sensores, Simeo™ utiliza modelos probabilísticos para predecir cómo envejecerán los activos [11]. Cuando las puntuaciones de OEE caen por debajo de un determinado umbral, la plataforma activa un análisis de causa raíz para determinar si el problema se debe a las prácticas de mantenimiento, al estado de los equipos o a factores operativos. [10]. Esta información en tiempo real ayuda a afinar las estrategias de inversión basadas en el riesgo.
Cómo ayuda a tomar decisiones de planificación basadas en el riesgo
La OEE desempeña un papel clave en la planificación basada en riesgos y conforme a la norma ISO 55001, ya que muestra exactamente dónde se producen las pérdidas de producción. [15]. Sus tres componentes -Disponibilidad, Rendimiento y Calidad- ayudan a identificar si el problema radica en el tiempo de inactividad, la velocidad reducida o los problemas de calidad. Por ejemplo, una baja disponibilidad indica que es necesario reducir el tiempo de inactividad con un mejor mantenimiento preventivo, mientras que un bajo rendimiento puede indicar pérdidas de velocidad o pequeñas paradas frecuentes. [15]. Esta información permite una asignación más inteligente de los presupuestos de mantenimiento y una mejor planificación general para minimizar los riesgos y maximizar la eficiencia.
4. Porcentaje de mantenimiento planificado (PMP)
Por qué este KPI es importante para el mantenimiento predictivo
El Porcentaje de Mantenimiento Planificado (PMP) mide cuánto tiempo de mantenimiento se dedica a las tareas programadas frente a las reparaciones de emergencia. Se calcula dividiendo las horas de mantenimiento planificado por el total de horas de mantenimiento y multiplicando por 100. Idealmente, un PMP de 85% o superior refleja un enfoque proactivo que previene los problemas antes de que se conviertan en una bola de nieve. Por el contrario, un PMP inferior a 50% sugiere un ciclo reactivo en el que predominan las emergencias. [17][21].
"Los KPI principales conducen a los resultados; los KPI rezagados son los resultados. Si gestiona el mantenimiento sin KPI principales y finales precisos, está perdido". - Ricky Smith, Experto residente, UpKeep [21]
Cómo afecta a los costes del ciclo de vida de los activos
Las reparaciones de emergencia son caras: hay que pensar en horas extras, gastos de envío urgentes y soluciones temporales que no abordan las causas de fondo. [17]. Pasar al mantenimiento preventivo puede reducir los costes entre 12% y 18%. [21]. Ejemplos reales Aztec Construcción reducir el mantenimiento no planificado en 40%, Materiales del Medio Oeste reduciendo las horas extraordinarias en 80%, y el Santuario de False Cape ahorrando más de $100.000 [11].
Cómo funciona con herramientas predictivas como Oxand Simeo™.
Las plataformas predictivas como Oxand Simeo™ pueden mejorar significativamente el PMP convirtiendo los fallos potenciales en tareas programadas. Lo que diferencia a Simeo™ es el uso de una enorme base de datos: más de 30.000 leyes de mantenimiento y 10.000 modelos de envejecimiento propios. En lugar de basarse únicamente en las alertas de los sensores, utiliza modelos probabilísticos para predecir cuándo los activos necesitarán atención [11]. Mediante el análisis del historial de uso y rendimiento de los equipos, Simeo™ identifica las ventanas óptimas de mantenimiento, ayudando a las organizaciones a pasar de estrategias reactivas a proactivas [22].
Cuando se combinan con la programación automatizada y los paneles de control en tiempo real, estas herramientas eliminan los errores de introducción manual de datos y garantizan un seguimiento coherente de los PMP en todos los activos. Este proceso simplificado permite tomar decisiones más inteligentes y basadas en el riesgo. [22].
Cómo ayuda a tomar decisiones de planificación basadas en el riesgo
Al igual que el MTBF (tiempo medio entre fallos) y la OEE (eficacia global de los equipos), el PMP proporciona alertas tempranas que pueden perfeccionar las estrategias de mantenimiento. Cuantifica el equilibrio entre los esfuerzos proactivos y reactivos, ofreciendo información para mejorar la salud de los activos a largo plazo. Un PMP en el rango de 80-90% de mantenimiento planificado frente a 10-20% de mantenimiento no planificado refleja un sistema bien optimizado. [16].
Para las organizaciones que aspiran a cumplir las normas ISO 55001, PMP es crucial para evaluar si los recursos se utilizan de forma inteligente o se malgastan en emergencias. El seguimiento de PMP junto con otros KPI como MTBF y OEE ayuda a justificar las inversiones de capital y las decisiones de sustitución de activos con datos en lugar de suposiciones. [22]. Este dato es especialmente valioso a la hora de sopesar los costes de mantenimiento y el valor de reposición de los activos (RAV) para determinar si tiene más sentido reparar o sustituir un activo.
5. Cumplimiento del mantenimiento preventivo
Por qué este KPI es importante para el mantenimiento predictivo
El cumplimiento del mantenimiento preventivo mide la frecuencia con la que las tareas de mantenimiento preventivo (MP) programadas se completan a tiempo. En términos más sencillos, comprueba si el mantenimiento se realiza cuando se supone que debe hacerse. El estándar de oro para esta métrica es 90% o superior. [21]. Estar por debajo de esta marca indica un problema: se está omitiendo el mantenimiento necesario, lo que pone en peligro los activos. [17].
Cuando el cumplimiento es alto, sirve como sistema de alerta de posibles problemas. Ayuda a evitar averías imprevistas al garantizar que las tareas se realizan antes de que surjan problemas. Por otro lado, no realizar el mantenimiento programado suele provocar costosas emergencias y fallos inesperados. [21]. Este planteamiento proactivo es esencial para mantener los costes bajo control y la fluidez de las operaciones.
Cómo afecta a los costes del ciclo de vida de los activos
Las averías imprevistas de los equipos pueden resultar increíblemente caras, con un coste aproximado de $25.000 por hora. [13]. Por otra parte, el mantenimiento preventivo puede ahorrar costes al resolver los problemas a tiempo, antes de que los pequeños problemas se conviertan en grandes reparaciones. [21][22].
"Las tareas de mantenimiento tardías frustran el propósito del mantenimiento preventivo al permitir que las condiciones de los equipos se deterioren más allá de las ventanas de intervención óptimas". - Cryotos [22]
El equilibrio ideal para las operaciones de mantenimiento es 80-90% de tareas planificadas frente a sólo 10-20% de trabajo no planificado. [7]. Alcanzar este equilibrio hace que los costes generales de mantenimiento sean manejables y prolonga la vida útil de los activos, retrasando la necesidad de costosas sustituciones.
Cómo funciona con herramientas predictivas como Oxand Simeo™.
El seguimiento del cumplimiento sienta las bases para las herramientas de mantenimiento predictivo. Cuando las tareas rutinarias como la lubricación, la limpieza y las inspecciones se realizan a tiempo, plataformas como Oxand Simeo™ pueden centrarse en detectar anomalías reales en lugar de señalar problemas causados por negligencia. [8]. Estos datos fiables mejoran la precisión de las predicciones.
Oxand Simeo™ utiliza una amplia base de datos de más de 30.000 reglas de mantenimiento y 10.000 modelos de envejecimiento para generar recomendaciones procesables [22]. Cuando se integra con un GMAO, automatiza las órdenes de trabajo y proporciona paneles de control de cumplimiento en tiempo real, garantizando que los conocimientos predictivos conduzcan a acciones de mantenimiento oportunas.
Cómo ayuda a tomar decisiones de planificación basadas en el riesgo
Los datos de cumplimiento desempeñan un papel clave a la hora de tomar decisiones más inteligentes y basadas en el riesgo. Ayudan a diferenciar entre los activos que fallan debido a un mantenimiento deficiente y los que simplemente se acercan al final de su vida útil... [11][16]. Por ejemplo, si un activo cumple sistemáticamente la norma 100% pero sigue averiándose con frecuencia, es probable que haya llegado el momento de plantearse su sustitución.
Las organizaciones que se basan en indicadores clave de rendimiento basados en datos, como el seguimiento del cumplimiento, tienen tres veces más probabilidades de mejorar significativamente la toma de decisiones. [8]. Cuando se combina con métricas como MTBF y PMP, el cumplimiento estricto respalda las normas ISO 55001 al demostrar que los recursos se utilizan con prudencia y no se malgastan en reparaciones de emergencia. [22]. Este enfoque garantiza una asignación presupuestaria más inteligente y justifica las inversiones en mantenimiento predictivo, reforzando la importancia de la planificación de activos basada en el riesgo.
6. Cumplimiento del programa de mantenimiento
Por qué este KPI es importante para el mantenimiento predictivo
El cumplimiento del programa de mantenimiento controla el porcentaje de tareas de mantenimiento planificadas que se completan dentro de los plazos previstos. [22][21]. La fórmula es sencilla: (Órdenes de trabajo completadas a tiempo ÷ Total de órdenes de trabajo programadas) × 100. Para las organizaciones que aspiran a rendir al máximo nivel, la referencia es 90% o superior [21].
Esta métrica sirve de indicador adelantado, ayudar a predecir la probabilidad de que se produzcan averías imprevistas en los equipos y tiempos de inactividad. [21]. A diferencia de las métricas que se centran únicamente en el estado de la maquinaria, el cumplimiento del programa arroja luz sobre la eficiencia de los flujos de trabajo de mantenimiento, ayudando a detectar cuellos de botella e ineficiencias. [3]. Los retrasos en el mantenimiento pueden acelerar el desgaste de los activos y aumentar los costes de reparación. [22]. Al igual que el porcentaje de mantenimiento planificado (PMP), este KPI indica cuándo ha llegado el momento de ajustar las estrategias de mantenimiento.
Cómo afecta a los costes del ciclo de vida de los activos
Atrasarse en el mantenimiento programado puede disparar los gastos. Visite Aztec Construcción, por ejemplo. En mayo de 2025, consiguieron reducir las tareas de mantenimiento no planificadas en un 40% tras afinar sus procesos de programación y seguimiento [11]. Del mismo modo, Rite Aid logró un 90% tasa de finalización a tiempo adoptando herramientas avanzadas de gestión del mantenimiento [11].
Otra historia de éxito es la de Materiales del Medio Oeste, un centro de servicio siderúrgico con certificación ISO 9001:2015. Mediante la implementación de la programación automatizada del mantenimiento preventivo, redujeron las horas extraordinarias de trabajo en 1,5 millones de euros. 80%, al tiempo que se minimizan las reparaciones de emergencia [11]. Estos ejemplos muestran cómo el cumplimiento de un programa de mantenimiento puede ahorrar costes y mejorar el rendimiento de los activos.
Cómo funciona con herramientas predictivas como Oxand Simeo™.
Este KPI se alinea perfectamente con las herramientas de mantenimiento predictivo, reforzando un enfoque proactivo. Las plataformas predictivas ayudan a identificar posibles fallos antes de que se produzcan, reduciendo el trabajo reactivo que a menudo altera los calendarios. [17][12]. Herramientas como Oxand Simeo™ se basan en datos históricos y en tiempo real para perfeccionar los planes de trabajo, haciéndolos más factibles y fáciles de seguir [17].
Oxand Simeo™ destaca por utilizar más de 30.000 reglas de mantenimiento y 10.000 modelos de envejecimiento para priorizar las tareas en función del estado real y el riesgo de los activos, en lugar de fechas de calendario arbitrarias [18][3]. Esto garantiza que los esfuerzos de cumplimiento se dirijan primero a las tareas más críticas. Además, los cuadros de mando digitales proporcionan información instantánea sobre los índices de finalización de las órdenes de trabajo y los desfases en los calendarios, lo que permite realizar ajustes rápidos cuando es necesario. [18][12].
"Un programa con 1.000 horas de trabajo debería tardar 1.000 horas en completarse. Una gran variación aquí (en cualquier dirección) puede indicar que está utilizando planes de trabajo inexactos." - Grupo Prometheus [17].
Cómo ayuda a tomar decisiones de planificación basadas en el riesgo
Los datos sobre el cumplimiento de los plazos desempeñan un papel clave en una asignación de recursos más inteligente, ayudando a identificar qué activos necesitan atención urgente y cuáles pueden esperar. Por ejemplo, si los índices de cumplimiento son altos pero la variación de horas/hombre es significativa, podría indicar que los planes de trabajo son inexactos u ocultan problemas de productividad. [17]. Un programa de mantenimiento equilibrado suele mantener una proporción de 80-90% mantenimiento planificado a 10-20% mantenimiento no planificado [16].
"Los KPI principales conducen a los resultados; los KPI rezagados son los resultados. Si gestiona el mantenimiento sin KPI principales y finales precisos, está perdido". - Ricky Smith, Experto residente de UpKeep [21].
Cuando se combina con otras métricas como MTBF (tiempo medio entre fallos) y PMP, el cumplimiento del calendario completa el marco de datos necesario para una planificación eficaz de los activos basada en el riesgo. También apoya las normas ISO 55001 al demostrar el uso eficiente de los recursos. La verdadera clave reside en fomentar una cultura en la que los técnicos se sientan cómodos informando de por qué las tareas no se completaron a tiempo -ya sea debido a piezas que faltan, falta de formación u otros problemas- en lugar de limitarse a perseguir cifras ideales de KPI. [21][23].
7. Tiempo previsto hasta el fallo (PTTF)
Por qué este KPI es importante para el mantenimiento predictivo
La PTTF predice cuándo es probable que falle un activo analizando su estado actual, su uso y sus datos históricos. A diferencia del MTBF, que se centra en el rendimiento pasado, el PTTF mira hacia el futuro para identificar riesgos potenciales. [3]. Esta visión de futuro permite intervenir a tiempo para prolongar la vida útil de los equipos y reducir las costosas reparaciones de emergencia. [3].
Gracias a la PTTF, las empresas pueden programar el mantenimiento en el momento adecuado. Esto no sólo maximiza la vida útil de los equipos, sino que también evita interrupciones en las operaciones. [12]. Las empresas que adoptan estrategias de mantenimiento predictivo centradas en la PTTF suelen obtener resultados impresionantes, con un rendimiento medio de la inversión de 8 veces. [3].
Cómo afecta a los costes del ciclo de vida de los activos
La PTTF tiene un impacto directo en los costes del ciclo de vida al permitir tomar decisiones más inteligentes sobre si reparar o sustituir un activo. Saber cuánta vida útil queda permite a las organizaciones sopesar los costes de futuras reparaciones frente al precio de una sustitución. [16]. Este enfoque basado en datos garantiza una estrategia equilibrada entre los gastos de reparación y las inversiones de sustitución.
Tomemos como ejemplo a Rimex, fabricante de neumáticos y llantas. Al aprovechar las herramientas predictivas para anticipar las ventanas de fallo, redujeron el tiempo de inactividad de los equipos en 30%. [11]. Del mismo modo, la asociación de condominios Sanctuary at False Cape ahorró más de $100.000 en costes de mantenimiento tras adoptar herramientas de mantenimiento predictivo. [11].
Cómo funciona con herramientas predictivas como Oxand Simeo™.
Plataformas como Oxand Simeo™ mejoran la precisión de PTTF utilizando una amplia base de datos de más de 10.000 modelos de envejecimiento y 30.000 leyes de mantenimiento, desarrolladas a lo largo de dos décadas de experiencia en proyectos. En lugar de basarse por completo en los datos de los sensores IoT, Oxand Simeo™ emplea modelos probabilísticos para simular cómo envejecen y fallan los componentes a lo largo de su ciclo de vida. [3]. Esto permite predecir ventanas de fallo incluso en escenarios en los que los datos de los sensores son limitados.
Los cuadros de mando automatizados de la plataforma proporcionan una visión clara de las métricas PTTF críticas junto con otros KPI, lo que permite a los equipos tomar decisiones proactivas en lugar de reaccionar ante las emergencias. [22][8]. Cuando el PTTF indica que se aproxima un fallo, el sistema puede generar automáticamente órdenes de trabajo y priorizar los programas de mantenimiento para centrarse en los activos más urgentes. [22]. Esta integración refuerza la gestión de activos Las organizaciones que utilizan este tipo de herramientas basadas en datos tienen tres veces más probabilidades de mejorar significativamente sus procesos de toma de decisiones. [8].
Cómo ayuda a tomar decisiones de planificación basadas en el riesgo
La PTTF también desempeña un papel clave en la planificación estratégica, especialmente en las decisiones de capital basadas en el riesgo. Al combinar la información sobre PTTF con parámetros financieros como el valor de reposición de activos (RAV), los gestores de activos pueden respaldar sus solicitudes de gasto de capital con datos sólidos en lugar de basarse en la intuición. [22][8]. Esto es especialmente crucial en el caso de las infraestructuras envejecidas, donde los presupuestos ajustados exigen una cuidadosa priorización.
Para sacar el máximo partido del PTTF, es importante combinarlo con métricas de proceso como el tiempo medio de resolución. Por ejemplo, si un activo muestra sistemáticamente un tiempo previsto entre fallos bajo, un análisis de la causa raíz puede ayudar a determinar si el equipo está abordando los problemas subyacentes o si se está limitando a tratar los síntomas. [12][11]. Al integrar el PTTF con otros KPI, las organizaciones pueden crear un marco completo para la planificación de activos basada en el riesgo. Este enfoque no sólo apoya el cumplimiento de la norma ISO 55001, sino que también ayuda a mantener el ratio de mantenimiento planificado 80-90% que define las operaciones de primer nivel. [16].
sbb-itb-5be7949
8. Cartera de pedidos
Por qué este KPI es importante para el mantenimiento predictivo
Las órdenes de trabajo pendientes registran la cantidad total de trabajos de mantenimiento programados que aún no se han completado, en comparación con las horas de trabajo disponibles. [11]. Esta métrica es clave para el mantenimiento predictivo porque si su equipo está desbordado, las alertas predictivas pierden su eficacia [16][3]. La acumulación de trabajo atrasado es una alerta temprana de posibles averías, paradas prolongadas y retrasos en la producción. [11].
"Un retraso creciente o consistentemente grande puede ser una indicación de que sus operaciones de mantenimiento no están satisfaciendo suficientemente las necesidades de su organización." - GMAO Limble [11]
Un retraso creciente pone de manifiesto ineficiencias y posibles carencias de personal. También puede perturbar el cumplimiento de los plazos. [11]. Si controla la antigüedad y la importancia de las órdenes de trabajo pendientes, podrá separar las verdaderas emergencias de las tareas de menor prioridad, lo que le permitirá centrarse en las alertas predictivas urgentes. [17]. Este enfoque proactivo ayuda a gestionar los costes y asignar los recursos de forma eficaz.
Cómo afecta a los costes del ciclo de vida de los activos
Desde el punto de vista financiero, una acumulación de trabajo no sólo indica ineficacia, sino que también aumenta los costes. Crea un ciclo en el que las reparaciones de emergencia se acumulan, retrasando aún más el trabajo programado y provocando ralentizaciones en la producción. [11][21]. Las tareas ignoradas suelen convertirse en "mantenimiento diferido", lo que provoca averías más frecuentes y mayores gastos de reparación a lo largo del ciclo de vida del activo [11][21]. Por otro lado, la ausencia de retrasos puede indicar un exceso de personal o una mala utilización de la mano de obra. [21]. El equilibrio ideal suele ser unas seis semanas de trabajo por técnico [21].
Por ejemplo, MidWest Materials, un centro de servicios siderúrgicos con certificación ISO 9001:2015, redujo sus necesidades de mano de obra en horas extraordinarias en 1,5 millones de euros. 80% mediante la adopción de una programación automatizada del mantenimiento preventivo, lo que redujo sus retrasos. [11]. Del mismo modo, Aztec Constructora consiguió reducir su carga de trabajo de mantenimiento no planificado en 1,5 millones de euros. 40% mejorando su porcentaje de mantenimiento planificado y utilizando herramientas digitales para agilizar la gestión de las órdenes de trabajo. [11].
Cómo funciona con herramientas predictivas como Oxand Simeo™.
Plataformas como Oxand Simeo™ utilizan los datos de atrasos para priorizar y organizar eficazmente las tareas de mantenimiento. Estas herramientas ayudan a los gestores a centrarse en las tareas atrasadas más críticas aprovechando métricas como el porcentaje crítico de mantenimiento programado (SMCP) [18]. Los cuadros de mando automatizados ponen de manifiesto las deficiencias de rendimiento y separan las notificaciones de emergencia de las tareas rutinarias pendientes. [18][17]. Esto garantiza que se aborden las tareas urgentes relacionadas con la seguridad, mientras que el trabajo menos crítico se aplaza adecuadamente.
Las organizaciones que se basan en estrategias basadas en datos son tres veces más probabilidades de mejorar la toma de decisiones [8]. Mediante el seguimiento de la antigüedad media de las órdenes de trabajo críticas abiertas, los gestores pueden identificar retrasos crecientes que indican problemas operativos más profundos. [17]. El aumento persistente de los retrasos suele dar lugar a un análisis de las causas para determinar si el problema se debe a la escasez de personal, a la falta de formación o al envejecimiento de los activos. [11].
Cómo ayuda a tomar decisiones de planificación basadas en el riesgo
Los datos sobre la cartera de pedidos pendientes son esenciales para la planificación estratégica, ya que revelan si sus operaciones de mantenimiento pueden soportar un enfoque proactivo. Un programa de mantenimiento que funcione correctamente suele tener como objetivo un ratio de 80-90% mantenimiento planificado a 10-20% mantenimiento no planificado [16]. Si el retraso supera las seis semanas por técnico, es señal de que hay que reevaluar la asignación de recursos y los métodos de priorización. [21].
Un sistema de control de acceso puede validar las órdenes de trabajo urgentes, evitando que tareas no críticas aumenten innecesariamente el trabajo atrasado. [17]. Este enfoque disciplinado garantiza que las alertas de mantenimiento predictivo reciban la atención que necesitan, en lugar de quedar eclipsadas por las tareas rutinarias. La incorporación de información sobre la cartera de pedidos con KPI predictivos crea una estrategia de mantenimiento equilibrada y consciente de los riesgos en todos sus activos.
9. Coste de mantenimiento como porcentaje del valor de reposición de los activos (RAV)
Por qué este KPI es importante para el mantenimiento predictivo
Esta métrica compara el gasto anual en mantenimiento con el coste de sustitución de un activo, ofreciendo una clara referencia financiera. [22]. La fórmula es sencilla: (Coste anual de mantenimiento ÷ RAV) × 100 [22]. Idealmente, este porcentaje debería rondar los 1% en los sistemas de alto rendimiento. [21]. Si aumenta significativamente, sobre todo por encima de 10%, es señal de envejecimiento del activo o de mantenimiento ineficaz. [22][24]. Este KPI es especialmente útil para orientar las decisiones sobre si reparar o sustituir un activo.
Cómo afecta a los costes del ciclo de vida de los activos
Un porcentaje elevado de RAV suele indicar una dependencia excesiva del mantenimiento reactivo, que está relacionado con 3,3 veces más tiempo de inactividad y 16 veces más defectos en comparación con las estrategias proactivas. [9]. Las reparaciones de emergencia añaden más presión a los presupuestos, haciendo que el mantenimiento del activo sea cada vez más costoso.
"Cada vez que se planea dedicar más tiempo y dinero a un activo que se deteriora, es importante considerar el coste de una sustitución en su lugar"."
- Sarah Laubach, especialista en contenidos, FMX [16]
Ejemplos del mundo real subrayan el valor de este KPI. Por ejemplo, los condominios Sanctuary at False Cape adoptaron herramientas avanzadas de mantenimiento preventivo, recortando más de $100.000 en costes de mantenimiento y mejorando su porcentaje RAV [11]. Del mismo modo, Ahlstrom consiguió una reducción de 90% en el tiempo medio de reparación, pasando de 580 horas al mes a sólo 60 horas. Este cambio redujo significativamente los gastos de mantenimiento relacionados con la mano de obra. [9].
Cómo funciona con herramientas predictivas como Oxand Simeo™.
Plataformas como Oxand Simeo™ proporcionan un análisis más profundo de los porcentajes de RAV mediante el seguimiento de los costes y los datos históricos de todas las carteras. Estas herramientas integran datos de más de 30.000 leyes de mantenimiento y 10.000 modelos de envejecimiento propios para predecir las necesidades futuras de mantenimiento en función de factores como la edad de los equipos, el uso y el historial de fallos [22]. Esta previsión ayuda a identificar con antelación las tendencias de los costes, evitando sustituciones de emergencia de última hora.
Además, el sistema señala los activos que se acercan al umbral crítico 10% RAV. Estos datos tienen un valor incalculable a la hora de justificar ante la dirección las inversiones de sustitución de capital. [22][24]. Al pasar de la planificación reactiva a la estratégica, las organizaciones pueden asignar mejor los recursos y evitar costosas sorpresas.
Cómo ayuda a tomar decisiones de planificación basadas en el riesgo
El aumento del porcentaje de RAV no sólo afecta a los presupuestos, sino que también aumenta la probabilidad de que se produzcan fallos catastróficos en los activos. [17][18]. Los programas de mantenimiento eficaces tienen como objetivo 80-90% de trabajo planificado frente a sólo 10-20% de reparaciones no planificadas. [16]. Si el porcentaje de RAV es alto, es señal de que se están agotando los recursos debido a un mantenimiento reactivo no planificado.
Para tomar decisiones más inteligentes de reparación frente a sustitución, utilice este cálculo: divida el coste de un activo nuevo por su vida útil prevista y, a continuación, añada el coste de mantenimiento anual previsto. [16]. Por ejemplo, si el mantenimiento de una unidad antigua cuesta $200 al año, pero sustituirla por $1.000 supondría sólo $100 en mantenimiento anual a lo largo de 15 años (unos $166,67 al año), la sustitución es la opción más económica. [16]. Este tipo de análisis garantiza que sus inversiones equilibren la rentabilidad con la reducción del riesgo, manteniendo su cartera saneada y sostenible.
10. Tasa de utilización de activos
Por qué este KPI es importante para el mantenimiento predictivo
El índice de utilización de activos muestra la eficacia con la que funcionan sus equipos en comparación con su máximo potencial. La fórmula es sencilla: (Producción real ÷ Producción potencial) × 100 [11]. Esta métrica pone rápidamente de manifiesto si los activos críticos están rindiendo por debajo de sus posibilidades debido a ineficiencias o si se acercan al final de su vida útil. [11]. Un índice de utilización elevado indica que los equipos funcionan casi a pleno rendimiento. [11]. Las herramientas de mantenimiento predictivo desempeñan un papel fundamental, ya que ayudan a detectar posibles fallos antes de que se produzcan, lo que reduce al mínimo el tiempo de inactividad y mejora la eficacia operativa. [22]. Esto, a su vez, repercute directamente en la reducción de los costes del ciclo de vida de los activos.
Cómo afecta a los costes del ciclo de vida de los activos
Unas tasas de utilización bajas pueden perjudicar el rendimiento de la inversión (ROI) e indicar que los activos no están rindiendo como se esperaba. Las averías imprevistas de los equipos son especialmente costosas, con un tiempo de inactividad medio de $25.000 por hora. [13]. Estas averías de emergencia no sólo interrumpen las operaciones, sino que también reducen los índices de utilización, aumentando aún más los costes. Las instalaciones de alto rendimiento aspiran a una eficacia general de los equipos (OEE) de 85% o superior, pero muchas sólo alcanzan entre 60 y 65%. [22]. Por ejemplo, en mayo de 2025, MidWest Materials -un centro de servicios siderúrgicos certificado según la norma ISO 9001:2015- redujo las horas extra en 80% gracias al mantenimiento preventivo automatizado. Esta mejora aumentó tanto la fiabilidad de los activos como su utilización. [11].
Cómo funciona con herramientas predictivas como Oxand Simeo™.
Plataformas predictivas como Oxand Simeo™ Llevar el seguimiento de la utilización al siguiente nivel ofreciendo información en tiempo real sobre los cuellos de botella y el bajo rendimiento. [22]. Estos sistemas automatizan la recogida de datos y garantizan la coherencia de los cálculos en toda su cartera. [22]. Aprovechando los datos de más de 30.000 leyes de mantenimiento y 10.000 modelos de envejecimiento propios, Oxand Simeo™ predice los fallos de los equipos y programa el mantenimiento en los momentos más estratégicos, maximizando el tiempo de actividad y la utilización [22]. Cuando los índices de utilización descienden por debajo de los niveles objetivo, la plataforma activa alertas para realizar un análisis de causa raíz con el fin de determinar si el problema se debe a ineficiencias, errores operativos o desgaste de los equipos. [10][13]. También sigue las tendencias de disminución de la utilización y aumento de los costes de mantenimiento, señalando los activos que pueden estar llegando al final de su vida útil. [10].
Cómo ayuda a tomar decisiones de planificación basadas en el riesgo
El índice de utilización de los activos tiene un valor incalculable a la hora de decidir si reparar o sustituir los equipos. Un descenso constante de la utilización, unido a un aumento de los costes de mantenimiento, suele indicar que las reparaciones continuas ya no son rentables. [7][13]. Una regla empírica común: si los costes anuales de mantenimiento superan el 10% del valor de reposición de un activo, la sustitución del equipo puede ser la opción financiera más inteligente. [13]. Al hacer un seguimiento de la utilización junto con parámetros como el coste de mantenimiento como porcentaje del valor de reposición de los activos (RAV), puede tomar decisiones de inversión más informadas. Combine este KPI con otros como MTBF (tiempo medio entre fallos) y OEE para obtener una imagen completa de la fiabilidad de los equipos. [8]. Centrarse en los activos de misión crítica, donde los fallos tendrían el mayor impacto. [21]. Combinando los datos de utilización con otros indicadores clave de rendimiento, los gestores de activos pueden tomar decisiones más inteligentes, basadas en el riesgo, que mejoran el rendimiento de la cartera.
"Si no puedes medirlo, no puedes gestionarlo" [13].
¿Qué son los indicadores clave de rendimiento para los objetivos de PdM?
Utilización conjunta de los KPI para una mejor planificación
Cuando se combinan los KPI individuales, se obtiene una imagen más completa del rendimiento de los activos. Mientras que los KPI individuales proporcionan instantáneas, su integración revela el estado general de sus activos. Por ejemplo, la combinación de métricas históricas como MTBF (tiempo medio entre fallos) y MTTR (tiempo medio de reparación) con métricas de proceso como el tiempo medio de resolución ofrece una visión equilibrada. Este enfoque evalúa tanto el estado de sus activos como la eficiencia de sus procesos de mantenimiento, ayudando a maximizar el ROI.
"Combinar los KPI de mantenimiento que reflejan la salud de la máquina con los que supervisan la salud de su proceso de mantenimiento es su billete hacia el ROI más rápido y alto." - AssetWatch [3]
Esta perspectiva global se ve reforzada por el uso de cuadros de mando digitales para una toma de decisiones más inteligente y basada en los riesgos. Herramientas como Oxand Simeo™ consolide los datos dispersos de su cartera en una visión unificada. Esto permite una rápida identificación de las deficiencias de rendimiento y una priorización más clara de las inversiones. La plataforma utiliza una amplia base de datos de mantenimiento para simular la degradación de los activos en distintos escenarios. Estas simulaciones le permiten comparar los resultados de prolongar la vida útil de un activo mediante el mantenimiento frente a su sustitución, teniendo también en cuenta factores como el riesgo, la eficiencia energética y los objetivos de reducción de emisiones de carbono. Al incorporar estas variables, puede proteger tanto el rendimiento de los activos como el valor de la inversión.
Las soluciones de software integradas suelen suponer un importante ahorro de costes, ya que reducen los presupuestos de mantenimiento entre 10 y 20%, y algunos clientes consiguen una reducción de hasta 30% en los costes totales de propiedad. [1][2][5]. Muchos ven resultados mensurables en sólo 6-12 semanas [1][2]. Los cuadros de mando también simplifican los datos complejos, facilitando su comprensión y uso a los interesados sin conocimientos técnicos. Esta claridad refuerza las justificaciones presupuestarias y favorece la toma de decisiones estratégicas. [4]. Al comunicar estos datos de forma eficaz, los responsables de la toma de decisiones pueden alinear con confianza el gasto en mantenimiento con objetivos estratégicos más amplios. El uso del análisis integrado de KPI es clave para planificación de la inversión de activos basada en el riesgo, garantizando un enfoque proactivo y basado en datos de la gestión de activos.
Conclusión
Vigilar los KPI de mantenimiento predictivo puede cambiar por completo la forma de gestionar los activos. En lugar de reaccionar a los problemas a medida que surgen, las organizaciones pueden adoptar un enfoque más estratégico y basado en datos. Esto no sólo reduce los costes, sino que también prolonga la vida útil de los equipos y aumenta el rendimiento general. Las empresas que adoptan herramientas de gestión predictiva de activos pueden ver una notable disminución de su coste total de propiedad. [1][2].
El valor real radica en cómo se combinan estos KPI. Por ejemplo, el seguimiento de métricas como MTBF junto con PTTF, o la combinación de OEE con los costes de mantenimiento como porcentaje de RAV, proporciona una imagen más clara. Estos conocimientos ayudan a las empresas a tomar decisiones de inversión más inteligentes, priorizar los gastos de capital y operativos, e incluso alinearse con los objetivos de sostenibilidad, como la reducción de las emisiones de CO₂. [1].
Al integrar el análisis de datos, los modelos de envejecimiento y la previsión de riesgos, la gestión predictiva de activos garantiza que el mantenimiento se planifique en el momento adecuado, evitando intervenciones innecesarias.
"La gestión predictiva de activos utiliza el análisis de datos, los modelos de envejecimiento y la previsión de riesgos para determinar cuándo deben planificarse las intervenciones. Permite tomar mejores decisiones de inversión, alargar la vida útil de los activos, reducir los costes del ciclo de vida y crear planes de inversión más fiables y centrados en el retorno de la inversión." - Oxand [1]
Herramientas como Oxand Simeo™ reúnen todos estos KPI en cuadros de mando intuitivos. Estos cuadros de mando transforman conjuntos de datos complejos en estrategias de inversión procesables, utilizando datos históricos para simular cómo podrían degradarse los activos en diferentes condiciones [5].
Como se destaca a lo largo de este artículo, empiece por supervisar estos 10 KPI para sus activos clave. Los datos no sólo respaldan las decisiones de inversión, sino que también minimizan los tiempos de inactividad inesperados y promueven la salud de los activos a largo plazo. Con las herramientas y métricas adecuadas, creará activos que no solo son eficientes hoy, sino también sostenibles para las generaciones venideras.
Preguntas frecuentes
¿Cómo ayudan los KPI de mantenimiento predictivo a mejorar la fiabilidad de los activos?
Los KPI de mantenimiento predictivo son esenciales para que los activos funcionen sin problemas, ya que ofrecen alertas tempranas sobre posibles problemas. Estas métricas le ayudan a abordar los problemas antes de que crezcan, lo que permite acciones específicas que reducen los tiempos de inactividad inesperados.
La supervisión de estos KPI permite a los gestores de activos aumentar el rendimiento, mantener un tiempo de actividad constante y prolongar la vida útil de los equipos clave. Esta estrategia con visión de futuro no solo reduce las interrupciones, sino que también mejora la planificación y la gestión de recursos, garantizando que las operaciones funcionen de forma más fiable y eficiente.
Cómo ayuda Oxand Simeo™ al mantenimiento predictivo?
Oxand Simeo™ es una solución de vanguardia diseñada para ayudar a los gestores de activos a anticiparse a las necesidades de mantenimiento, prediciendo cuándo podrían fallar los equipos o las infraestructuras. Aprovechando décadas de datos sobre el ciclo de vida y realizando simulaciones avanzadas, Simeo™ permite programar reparaciones y sustituciones de forma proactiva. Este enfoque no solo ayuda a prevenir averías inesperadas, sino que también prolonga la vida útil de los activos.
Lo que diferencia a Simeo™ es su capacidad para procesar miles de normativas y métricas de rendimiento para generar planes de mantenimiento que se alineen con objetivos específicos, ya estén centrados en el coste, el riesgo o la sostenibilidad. Los resultados hablan por sí solos: 10-20% Ahorro en costes de mantenimiento, hasta 70% menos fallos, en 20-40% mayor vida útil de los activos. Además, contribuye a la eficiencia energética y apoya esfuerzos de sostenibilidad, lo que la convierte en una herramienta completa para la gestión moderna de activos.
¿Por qué es importante hacer un seguimiento de los costes de mantenimiento como porcentaje del valor de reposición de los activos?
Seguimiento Coste de mantenimiento como porcentaje del valor de reposición de los activos (RAV) es una forma inteligente de evaluar si está gastando de forma inteligente en sus activos. Cuando los costes de mantenimiento empiezan a acercarse -o incluso superar- el valor de reposición del activo, es una clara señal para sopesar los beneficios a largo plazo de reparar frente a sustituir.
Esta métrica desempeña un papel clave en la elaboración de presupuestos y la planificación de recursos más inteligentes. Ayuda a los gestores de activos a evitar gastos excesivos en equipos obsoletos o de bajo rendimiento. Vigilar este KPI le garantiza proteger el retorno de la inversión (ROI) y ceñirse a una estrategia de mantenimiento práctica y eficiente.
Entradas de blog relacionadas
- Mantenimiento predictivo frente a mantenimiento reactivo: Guía de análisis de costes
- El mantenimiento predictivo para la gestión de activos (infraestructuras y bienes inmuebles) es fundamental - utilice el sitio web el sitio web:https://theiam.org
- Mantenimiento predictivo y ROI
- Cómo calcular el ROI real del mantenimiento predictivo (e incorporarlo a su plan de inversión)